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Source : Hypotheses.org

Impact of linguistic features integration on automatic annotation of bibliographical references

Ollagnier, Anaïs (10 oct. 2014)

In this post we present the influence of  part-of-speech and stemming labeling on automatic annotation of bibliographical references. Our reference annotator software Bilbo combines the following global features and local features  : Feature Name Description ALLCAPS All characters are capital ...

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Source : Hypotheses.org

Présentations des programmes R&D à la journée Innovatives Big Data

Faath, Élodie (10 oct. 2016)

Cette journée organisée par le CNRS vise à présenter les avancées des unités de recherche dans le domaine du Big Data, de les porter à la connaissance des entreprises et de souligner la dynamique des partenariats avec le monde socio-économique. Tout au long de cette journée, des animations ...

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Experimental results of note classification with different feature generation strategies - Part 1

Kim, Young-Min (20 sept. 2011)

For the experiments, we used a well-known implementation of Support Vector Machines, SVMlight developed by Thorsten Joachims of Cornell University. The learning and test data for this program should be represented as the following format: where each line corresponds to a document, that is a note in ...

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CRF model reconstruction on the revised data (Corpus 1)

Kim, Young-Min (25 sept. 2011)

For the moment, we leave the note classification problem alone and return to the CRF learning on the corpus 1. After the detailed evaluation and revision of the automatic reference annotation result, we now try to reconstruct a CRF model on the revised learning data. As written in the completeness ...

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BILBO : Automatic reference labeling

Faath, Élodie (16 nov. 2015)

BILBO is an open source software for automatic annotation of bibliographic reference. It provides the segmentation and tagging of input string. It is principally based on Conditional Random Fields (CRFs), machine learning technique to segment and label sequence data. As external softwares, Wapiti is ...

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Quelques observations sur les références implicites de Revues.org

Faath, Élodie (4 oct. 2011)

Pour la constitution de ce nouveau corpus, nous avons dû nous poser plusieurs questions sur l'identification et l'annotation de références implicites (notamment pour le premier sous-groupe). Il nous a fallu dans un premier temps, identifier les éléments importants qui composent une référence ...

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Évaluation de Bilbo : vérifier l'annotation du résultat d'estimation - Partie 1

Faath, Élodie (8 juil. 2011)

Pour cette première phase d'évaluation, nous allons vérifier comment le modèle CRF développé sur le premier corpus a annoté les références bibliographiques. Nous pouvons d'abord observer que les éléments ayant permis l'annotation des références ont été simplifiés pour l'apprentissage ...

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Sentiment Analysis in Scholarly Book Reviews

Hamdan, Hussam (25 avr. 2016)

Hussam Hamdan, PhD en informatique, a travaillé sur le projet AgoraWeb (2012-2015) qui consistait à développer des méthodes numériques pour rechercher efficacement sur le Web un ensemble pertinent d’informations et de commentaires liés à la parution d’ouvrage et d’analyser ...

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Third Experimental Result on Revues.org corpus level 1 – Part I

Kim, Young-Min (6 juin 2011)

Part I : Attribute analysis In this and the next postings, we briefly report a number of experiments, which end in failure in terms of accuracy.  From these failures, we could successfully move on to the next step of the experiments that have improved performance. The experiments are conducted for ...

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Évaluation de Bilbo : vérifier la complétude des données - Partie 2

Faath, Élodie (20 juil. 2011)

Nous présentons les résultats sur la vérification des données du test et des données d'apprentissage. Selon les recommandations du LIA, dans cette deuxième et troisième phase d'évaluation, nous devons corriger les labels des tokens mal annotés, de remplacer des labels avec inconsistance et ...

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